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admin 发表于 2021-6-11 13:15:55
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课程简介：! t9 x' e' z! j
这是一个数据驱动的时代，想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术，都离不开数据跟踪，本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算，通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示；从实战角度出发，让你在数据科学领域迈出重要的一步，开启Data Science职业之旅！
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———————————课程目录———————————2 r8 k& O# J6 `2 z
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第1章 实验环境的搭建
$ S8 W) {" d8 D( [1 ~本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook。包括如何在windows，Mac，linux等平台上安装Anaconda，以及Jupyter Notebook的基本启动使用方法。+ m' h/ S. P5 z) w- A/ m
1-1 导学视频.mp41-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍.mp41-3 Anaconda在Mac上的安装演示.mp41-4 Anaconda在windows上安装演示.mp41-5 Anaconda在Linux上的安装演示.mp41-6 Jupyter-notebook的使用演示.mp4+ k9 g; J @9 z: w9 B# ?1 V
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第2章 Numpy入门2 Z& n' F8 U. D# i9 G3 ^" L
本章将介绍Python数据科学领域里最基础的一个库——Numpy，回顾矩阵运算基础，介绍最重要的数据结构Array以及如何通过Numpy进行数组和矩阵运算。
( q! u; X; S1 |5 V4 C# S2-1 数据科学领域5个常用Python库.mp42-2 数学基础回顾之矩阵运算.mp42-3 Array的创建及访问.mp42-4 数组与矩阵运算.mp42-5 Array的input和output.mp4
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2 t# u4 E4 ?5 I7 P7 k: l% y% R7 c$ ]9 S7 T4 T4 K; g; F3 o
第3章 Pandas入门+ k% {4 o7 q9 W' {
本章将介绍Python数据科学领域用于数据分析最重要的一个库——Pandas。将从pandas里最重要的两种数据结构Series和DataFrame开始，介绍其创建和基本操作，通过实际操作理解Series和DataFrame的关系。
6 H3 r. t/ N; a3-1 Pandas Series.mp43-2 Pandas DataFrame.mp43-3 深入理解Series和Dataframe.mp43-4 Pandas-Dataframe-IO操作.mp43-5 DataFrame的Selecting和indexing.mp43-6 Series和Dataframe的Reindexing.mp43-7 谈一谈NaN.mp43-8 多级Index.mp43-9 Mapping和Replace.mp4% j- A* d8 e8 ?5 r
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/ P- r: c' A. g- \0 u8 @/ q) T第4章 Pandas玩转数据# W) j9 B/ B# K, E
本章是Pandas的进阶。我们会使用Pandas进行高级的数据分析操作，包括如何去做数据清洗、预处理和排序等数学计算，数据的分箱技术，分组技术，聚合技术，以及透视表等。
: _3 h, H$ r6 o) v2 b- E4-1 DataFrame的简单数学计算.mp44-2 Series和DataFrame的排序.mp44-3 重命名Dataframe的index.mp44-4 DataFrame的merge操作.mp44-5 Concatenate和Combine.mp44-6 通过apply进行数据预处理.mp44-7 通过去重进行数据清洗.mp44-8 时间序列操作基础.mp44-9 时间序列数据的采样和画图.mp44-10 数据分箱技术Binning.mp44-11 数据分组技术GroupBy.mp44-12 数据聚合技术Aggregation.mp44-13 透视表.mp44-14 分组和透视功能实战.mp4
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, d# ?# I* z* {7 ?# D4 f b/ y第5章 绘图和可视化之Matplotlib
* x# }, e9 _ D, d9 t数据的可视化是数据分析领域里非常重要的内容。本章会学习Matplotlib的基本使用，包括如何对Pandas里的Series和DataFrame绘图， 以及图形样式和显示模式的设置等内容。3 q6 s7 ^+ N8 e( _: }6 {
5-1 Matplotlib介绍.mp45-2 matplotlib简单绘图之plot.mp45-3 matplotlib简单绘图之subplot.mp45-4 Pandas绘图之Series.mp45-5 Pandas绘图之DataFrame.mp45-6 直方图和密度图.mp4& N" |4 n( ]. v# S: d. c, t" p
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# |- i/ s- x3 r第6章 绘图和可视化之Seaborn' D- h; Z( z5 y
Seaborn是对Matplotlib的进一步封装，其强大的调色功能和内置的多种多样的绘图模式，使之成为当下最流行的数据科学绘图工具。本章将介绍Seaborn的基本使用，以及和matplotlib的功能对比。
, V, W3 N0 ?' ]* a" h3 o6-1 seaborn介绍.mp46-2 seaborn实现直方图和密度图.mp46-3 seaborn实现柱状图和热力图.mp46-4 seaborn图形显示效果的设置.mp46-5 seaborn强大的调色功能.mp4
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第7章 数据分析项目实战3 J) p" k$ O( {5 w- t3 k
通过前六章的学习，我们基本上掌握了数据分析领域里主要工具的使用，本章将通过一个股票市场的分析实战项目，和大家一起用学过的知识去分析数据，进而得到有用的信息。
, t" y, k) ?* X: Y% Q4 N, M7-1 实战准备.mp47-2 股票市场分析实战之数据获取.mp47-3 股票市场分析实战之历史趋势分析.mp47-4 股票市场分析实战之风险分析.mp4
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第8章 课程总结
- u" O+ T M8 Y( m( e- Y+ \3 W本章的总结不是对前面8章内容的汇总，而是给大家指明了一条继续学习和锻炼的道路。希望大家坚持练习，早日修成正果。
1 x0 S' H) w9 I) ~8-1 总结.mp4
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